pyhton读取邮政编码

可以使用Python中的pandas库读取邮政编码表格数据。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取邮政编码表格数据
postcode_data = pd.read_excel('邮编.xlsx', sheet_name='Sheet1', index_col=False)

# 查看数据表格信息
print(postcode_data.head())

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jupyter notebook 邮政编码映射出省份

Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本，它可以让你在一个网页界面中编写和运行代码、展示数据分析结果、编写文档等。它支持多种编程语言，最常用的是Python。

关于邮政编码映射出省份，可以通过查询邮政编码与省份的对应关系来实现。以下是一种实现方式：
1. 首先，获取一个包含邮政编码与省份对应关系的数据集，可以从相关的邮政部门或者地理信息相关的网站获取。
2. 将数据集导入到Jupyter Notebook中，可以使用Pandas库来读取和处理数据。
3. 在Jupyter Notebook中，使用Pandas库的功能，根据用户输入的邮政编码进行匹配，找到对应的省份信息。
4. 将匹配到的省份信息返回给用户。

帮我用python写个代码，读取csv的某列数据（如邮政编码），然后帮我在百度上查城市，并且自动写回csv文件

很抱歉，我是一名语言模型，无法实际执行或编写代码。但我可以提供示例Python代码，您可以根据它修改符合您的情况。

import csv
from urllib.request import urlopen
from urllib.parse import quote
from bs4 import BeautifulSoup

# 读取csv文件
input_file = "input.csv"
output_file = "output.csv"
with open(input_file, "r", encoding="utf-8") as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    # 获取邮政编码所在列
    postal_code_column = -1
    for row in csv_reader:
        postal_code_column = row.index("邮政编码")
        break
    # 读取邮政编码并在百度上查找城市
    rows = []
    for row in csv_reader:
        postal_code = row[postal_code_column]
        if not postal_code.isdigit():
            continue
        url = f"https://www.baidu.com/s?wd={quote(postal_code)}&rsv_spt=1&rsv_iqid=0x8eae56de000feaa6&issp=1&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=2&ie=utf-8&rqlang=&tn=02003390_27_hao_pg"
        soup = BeautifulSoup(urlopen(url), "html.parser")
        city = ""
        for a in soup.select("a"):
            href = a.get("href")
            if href and "https://baike.baidu.com/item/" in href:
                city = a.text.strip()
                break
        row.append(city)
        rows.append(row)

# 将城市信息写入csv文件
with open(output_file, "w", encoding="utf-8", newline="") as csv_file:
    csv_writer = csv.writer(csv_file)
    for row in rows:
        csv_writer.writerow(row)

在这个示例代码中，我们使用了Python的csv模块读取输入的csv文件中的邮政编码，然后构建了一个百度搜索的URL，来查找城市信息。我们使用了Python的BeautifulSoup模块解析了百度搜索结果页面，并提取了百度百科中的城市名称。最后，我们将城市信息写回到一个新的csv文件中。

请注意，从百度获取数据可能会违反其条款，其可行性也会受到许多因素的影响，例如防火墙、网络不稳定等。因此，这段代码仅供参考和参考，您应该仔细考虑并了解您的查找来源和目的。